2020年4月3日，ACL 2020公布了入选论文之后，AI科技回复陆续与哈尔滨工业大学、复旦大学、清华大学合作举办了五期「系列解读」直播活动，受到了广大师生的高度关注和积极评价。

第一期：ACL 2020 - 哈尔滨工业大学SCIR系列解读

第二期：ACL 2020 - 复旦大学系列解读

第三期：ACL 2020 - 清华大学CoAI系列解读

第四期：ACL 2020 - 清华大学THUNLP系列解读

第五期：ACL 2020 - 哈尔滨工业大学系列解读·第二部分

接下来，AI科技回复将继续携手哪家机构，延续ACL「系列解读」直播活动？

答案是：东北大学自然语言处理实验室！

东北大学自然语言处理实验室在自然语言处理领域一直占据重要地位。该实验室成立于1980年，由姚天顺教授和王宝库教授共同领导。经过朱靖波教授的努力，实验室取得了显著成就，并在ACL、EMNLP、IJCAI等国际顶级会议上频频亮相。实验室培养了一批杰出的人才，其中包括现任实验室主任肖桐副教授。

此次直播活动中，东北大学自然语言处理实验室的博士生李垠桥和李北将分别进行分享。

6月22日，李垠桥将带来题为“基于扩展搜索空间的网络结构搜索方法”的分享。他曾在ACL、IJCAI等会议上发表过多篇论文，并多次参与WMT、CWMT等机器翻译评估。他的研究方向包括网络结构搜索、语言建模及机器翻译等。

紧接着，6月23日，同实验室的博士生李北将展示在ACL上的研究成果：“多编码器是否能有效提升篇章级翻译模型对上下文信息的理解”。他已在ACL、WMT、NLPCC、CCMT、《中文信息学报》等会议上发表了多篇学术论文，并多次参与WMT、CWMT等机器翻译评估。研究方向涵盖神经机器翻译、深层网络建模、篇章级翻译及解码加速等。

最近，朱靖波和肖桐两位老师合著的《机器翻译：统计建模与深度学习方法》引起了广泛好评。希望通过这两场直播，大家能更好地了解这两位专家的研究成果。

第一期

分享嘉宾： 李垠桥

分享背景： 网络结构搜索是当前机器学习领域中的热门话题，目标是使模型能够像学习参数一样自动搜索网络结构。本次分享中，李垠桥将介绍网络结构搜索的历史及其整体框架，并探讨如何通过扩展搜索空间来提升模型性能，这项工作已被ACL 2020接收。

分享提纲： 1. 从手动到自动的转变 2. 网络结构搜索的整体框架 3. 基于扩展搜索空间的网络结构搜索方法

分享时间： （北京时间）6月22日（周一）20:00

第二期

分享嘉宾： 李北

分享背景： 篇章级机器翻译是目前非常火热的话题之一，旨在捕捉句子之间的上下文关系以获得更流畅的译文。李北将简要介绍篇章级翻译的建模方法，并结合实验数据验证多编码器在提升篇章级翻译模型性能方面的效果。实验表明，上下文编码器的作用类似于正则化技术，尤其是在解码阶段屏蔽上下文编码器不会影响BLEU评分。这项工作已被ACL 2020收录。

分享提纲： 1. 篇章级机器翻译的建模方法 2. 上下文编码器在训练中的正则化作用 3. 提出了一种基于高斯噪声的正则化训练方法

分享时间： （北京时间）6月23日（周二）20:00

如何加入？

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ACL 2020原计划于2020年7月5日至10日在美国西雅图举行，但由于新冠疫情的影响改为线上会议。为了促进学术交流，方便国内师生及时了解自然语言处理领域的最新进展，AI科技回复将推出一系列ACL实验室论文解读活动，期待更多实验室参与分享。